Indexed by：
Abstract：
针对在三维点云环境下分离目标物体所出现的过度分割问题,提出一种结合随机抽样一致性和颜色差值区域聚类的分割方法.首先利用RANSAC算法去除场景中大部分平面,使得目标物体和连成片的点云脱离,然后结合点云的距离阈值和目标颜色差值,得到目标点云数据.针对L,中值算法对曲率较大模型的骨架提取存在的不足,进行了改进.通过L,中值算法对点云模型进行骨架提取,得到点云的骨架点,然后沿端点方向向外进行最大内切球的球心提取,最后连接多个球心及骨架末端点,得到符合人类视觉效果的骨架.改进的算法提高了L,中值对曲率较大点云骨架提取的准确性.
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Source ：
测绘科学
ISSN： 1009-2307
Year： 2021
Issue： 1
Volume： 46
Page： 162-169,195
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count： -1
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 3
Affiliated Colleges：
